[發明專利]一種基于形式概念興趣度的社交網絡結構識別方法

在審

• 申請號: 202011122604.5
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112256924A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 郝飛;高杰;裴崢
• 申請（專利權）人: 陜西師范大學
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00
• 代理公司: 北京前審知識產權代理有限公司 11760
• 代理人: 張波濤;尹秀峰

1.一種基于形式概念興趣度的識別社交網絡多種子圖結構的方法，包括如下步驟：

S100：將社交網絡表示成修正后的鄰接矩陣，并以此作為形式概念分析的輸入；

S200：根據所述修正后的鄰接矩陣生成全部概念并構造概念格；

S300：提取所述概念格中的概念并計算概念興趣度，包括穩定值和散度；

S400：根據得到的穩定值和散度，確定提取規則并以此識別社交網絡中的多種子圖結構。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，優選的，所述步驟S100進一步包括如下子步驟：

S101：將社交網絡表示成圖的鄰接矩陣；

S102：將所述鄰接矩陣的主對角線賦值為1得到修正后的鄰接矩陣，并以此作為形式概念技術的輸入。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟S200進一步包括如下子步驟：

S201：遍歷所述修正后的鄰接矩陣，通過形式概念分析技術中的“上運算”和“下運算”，得到全部概念的“外延”和“內涵”；

S202：按照全部概念外延之間的偏序關系，構造概念格。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟S300進一步包括：

對概念格中的每一個概念C＝(A，B)計算穩定值Stab和散度Sep，這兩種興趣度的計算方式如下：

其中，A為外延，B為內涵，f()為“上運算”，g()為“下運算”。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟S400進一步包括如下子步驟：

S401：根據概念C＝(A，B)的穩定值和散度，確定提取極大團，極大孤立團，橋和結構洞的識別規則，其中，A為外延，B為內涵；

S402：根據上述極大團的提取規則，在得到所有極大團后，確定社交網絡社區結構的提取規則。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述步驟S401中的識別規則具體如下：

若A＝B，則C代表一個極大團；若A＝B且Sep＝1，Stab＝1-1/2^|A|，則C代表一個極大孤立團；若A＝B，Stab＝0.25，Sep＝0.5或A＝B，Stab＝0.5，Sep≤2/3，則C代表一個橋結構；若|A|＝1且Sep＜＝0.5，Stab＝0.5，則C代表一個結構洞結點。

7.根據權利要求5所述的方法，其中，所述步驟S402中的識別規則具體如下：

S4021：將所述得到的所有的極大團按照Stab*Sep的大小降序排序，其中Stab為穩定值，Sep為散度；

S4022：若任意兩個極大團C1和極大團C2滿足判斷條件C1∩C2≥min(|C1|，|C2|)-1，則將極大團C1和極大團C2相并融合為極大團C，其中，C＝C1∪C2，在刪除極大團C1和極大團C2的同時將極大團C并入極大團集合中；

S4023：重復步驟S4022直至不滿足所述判斷條件，最后所得結果為該社交網絡的社區結構。